编码辅助的数字调制混合信号单通道盲分离

针对编码辅助的同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,提出一种基于因子图的盲分离算法.在广义分配率准则下,为算法建立了合理的因子图模型.算法采用前向-后向算法表述不同时刻混合信号同步参数之间的关系,利用和积消息传递机制,将混合信号的参数估计、序列检测和信道译码有机结合起来,并使用粒子滤波算法解决了未知连续变量的积分问题,实现了编码辅助的同频混合信号单通道盲分离.仿真实验表明,算法能够很好地利用信道编码信息,在较低信噪比条件下,实现了混合信号同步参数与符号序列的联合估计.     

基于扩频码周期性的单通道直扩通信半盲分离抗干扰算法

为克服传统盲源分离抗干扰方法需要多副接收天线这一技术瓶颈,提出一种单通道下基于扩频码周期性的直扩通信半盲分离抗干扰算法。该方法基于扩频码的周期性,利用符号级过采样,把单通道多径慢衰落信道模型转化为多通道瞬时混合模型,同时将训练序列作为先验信息以约束条件的形式引入到盲分离代价函数中,直接从混合信号中提取出期望用户数据,而达到抗干扰的目的。仿真结果表明,在多址干扰和单/多音干扰下,当信干比为-60dB时,随着归一化信噪比Eb/N0的增加,未分离信号的误码率几乎不变,并在10e-0.3附近波动,而经过所提抗干扰算法处理后的信号误码率逐渐降低,并最终稳定在10e-4~10e-5。     

一种新的基于峰度的盲源分离开关算法

盲源分离(BSS)算法通常需预先假设源信号的概率密度函数(PDF)，并由此获得关键的激活函数(AF)，进而从混合信号中分离出源信号。但若假设的概率密度函数与真实概率密度函数差异较大，源信号将不能被正确分离。基于峰度的盲源分离开关算法无需假设源信号的概率密度函数，可直接对独立分量分析(ICA)中的激活函数进行自适应学习。计算机仿真证明，该算法可有效进行盲源分离。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于A-DBSCAN的欠定盲源分离算法

为提升欠定盲源分离问题中混合矩阵的估计精度,在噪声环境下基于密度的空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上,提出一种自适应确定输入参数的DBSCAN算法(adaptive DBSCAN, A-DBSCAN)用于混合矩阵估计。针对DBSCAN算法邻域半径(Eps)及邻域点数(MinPts)依赖人为设定的问题,首先利用曲线拟合方法得出Eps,然后通过分析聚类输出类别数与噪声点数关系确定MinPts,并将其与混合矩阵估计模型相结合,最后通过最短路径算法实现源信号恢复。实验结果表明,提出的算法在估计混合矩阵和恢复源信号时,相关性能与对比算法相较均有明显提升。     

基于JADE的测距仪脉冲干扰抑制方法

为解决测距仪脉冲信号干扰L频段数字航空通信系统1(L-band digital aeronautical communications system 1, L-DACS1)正交频分复用接收机的问题,提出一种基于特征矩阵联合对角化(joint approximate diagonalization of eigen matrices, JADE)的测距仪脉冲干扰抑制方法。首先将干扰抑制问题转化为盲源分离问题,在接收端建立频域盲分离模型,利用JADE算法将接收到有用信号与测距仪干扰信号分离;然后根据干扰信号的功率特性进行分离后信号的识别;最后通过训练序列解决盲源分离固有的幅度模糊性问题,最终恢复出有用接收信号。仿真结果表明:所提出的基于JADE的干扰抑制方法可有效消除测距仪脉冲信号干扰,改善系统的误比特性能,增加传输可靠性。     

基于JADE-斜投影的鲁棒波束形成算法

针对矩阵重构类波束形成算法对阵列幅相误差敏感的问题,提出一种基于盲源信号分离和斜投影的矩阵重构鲁棒波束形成算法。首先,依靠盲源分离技术得到接收信号和混合矩阵,结合期望信号先验信息完成混合矩阵中信号导向矢量的搜索。然后,利用盲源分离得到的信号协方差矩阵完成阵列幅相误差估计。最后,基于幅相误差校准的混合矩阵和斜投影思想,构建各干扰的斜投影算子,将接收数据分别向干扰斜投影空间进行投影,得到对应的干扰信号,完成干扰噪声协方差矩阵重构。仿真结果表明,所提方法对阵列幅相误差具有较好的鲁棒性,验证了算法的有效性。     

一种信号源数目的盲估计方法

源数目估计在阵列信号处理,特别是盲处理技术中具有重要意义.本文通过分析信号空间的构成,给出了一种基于特征值估计的源数目盲估计方法.分析了算法在不同信号传递(瞬时混合和卷积混合)形式、不同信噪比下的估计精度.仿真研究了传感器数目对源数目估计的影响.结果表明,该算法具有较好的估计能力和可靠性.     

基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法

针对传统盲分离算法对宽带信号不适用的问题,提出了一种基于阵列接收模型的宽带盲源分离算法。该算法以子带分解的方法实现了瞬时复值盲分离方法在宽带情形下的扩展。针对扩展过程中可能出现的子带间次序模糊及子带内幅度模糊的问题,利用阵列接收情况下分离矩阵与混合矩阵的特点,提出了一种基于波达方向(direction of arrival, DOA)估计的次序调整及幅度去模糊方法。仿真结果表明,该算法不仅能有效地分离宽带信号,而且可准确地恢复出信号幅度。     

基于自适应粒子群优化的盲源分离

针对现有的盲源分离算法性能大多依赖于非线性函数的选取问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization,APSO)的盲源分离算法。该算法以分离信号的负熵为目标函数,根据分离信号的状态自适应地调整惯性因子,克服了收敛速度和信号恢复质量之间的矛盾。仿真实验表明,该算法的性能对源信号的概率密度性质没有依赖性,因而能很好地分离亚高斯和超高斯信号的混合信号,并且能有效地避免早熟收敛问题,具有较快的收敛速度,分离效果好。     

利用联合特征参数的卫星单混信号调制识别

针对卫星通信中常见的单-混二进制相移键控(binary phase shift keying, BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying, QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying, 8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation, 16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单-混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。     

基于去噪盲分离的多个直扩信号参数估计

噪声条件下多个直扩信号混合情况下的参数估计是传统算法所无法处理的,为此提出将去噪盲分离算法应用于此问题,达到噪声消除和使多个扩频信号相互分离的目的。首先回顾了在低信噪比条件下估计单个直扩信号参数的循环谱估计技术,并且说明了盲分离算法在估计多个混合直扩信号参数的可行性。然后给出了含噪盲分离的基本模型和一种有效算法移偏快速独立分量分析(fast independent component analysis, FASTICA)。接着引出了一个算法框架--去噪盲分离,证明了经典独立成分分析(independent component analysis, ICA)算法可以统一到这个框架中。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

非合作USB测控信号调制指数估计算法

测控信号的调制指数可作为非合作卫星辐射源识别的一个稳定特征参数，针对非合作统一S频段测控信号，提出一种基于频域谱分析的调制指数估计算法。根据该信号的频谱特性构造调制指数估计算法，并对该算法的估计误差进行理论分析。通过蒙特卡罗仿真给出估计误差随信噪比变化的情况，并利用实测信号从频域和时域两个方面对该算法的性能进行验证。结果表明，实测信号与恢复信号的频谱幅度误差较小、时域基带信号波形的一致性较高、归一化互相关函数最大值接近于1。进一步说明该算法的精度较高，可为非合作卫星辐射源识别提供高精度的参数支撑。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法

提出了基于盲分离的空时联合处理抗复合干扰方法,旨在抑制兼有自卫式干扰和多个近主瓣干扰这类复合干扰。这类复合干扰在形式上可以分为噪声压制式(考虑多个近主瓣压制干扰)和转发欺骗式(考虑密集假目标干扰:包括近主瓣密集假目标干扰和自卫式密集假目标干扰)。新方法通过联合空域四通道(和差四波束)和时域双通道(相邻的两个脉冲重复间隔)得到空时联合通道作为接收通道,然后利用盲分离技术对空时联合通道内的混合信号进行分离,最终通过脉冲压缩处理来提取目标回波信号,以此达到干扰抑制的目的。新方法不需要信源的先验知识,容易工程实现。     

基于FRFT的单基地MIMO雷达稳健波束形成算法

以单基地多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达系统为研究对象, 针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)形式的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信号, 提出了一种新的稳健自适应波束形成算法。所提算法首先利用LFM信号的特性, 对匹配滤波后的雷达回波信号进行分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT), 经化简得到峰值点作为阵列的观测值。而后, 利用观测值构建接收信号的协方差矩阵, 并使用Capon谱估计方法重构干扰加噪声数据协方差矩阵。最后, 通过求解优化问题估计实际导向矢量, 从而得到阵列的最优权值。通过计算机仿真实验, 验证了所提算法的有效性。     

MPSK混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法

在日益复杂的电磁环境中,时常会遇到信号混叠的情况,如何把混叠信号成功高效地分离开来成为近年来研究的热点。就逐留存路径处理(per-survivor processing, PSP)算法分离两路同频相移键控混叠信号复杂度较高的问题进行了研究,在前人研究的基础上提出多进制相移键控(m-ary phase shift keying,MPSK)混合信号逐步消除前向干扰的单通道盲分离PSP算法。仿真结果表明,在大约0.5 dB的性能损失下,若以每分离一个混合信号所需遍历的状态数M^2(L-1)(其中,M是信号的调制阶数,L是两路混合信号的码间串扰长度),作为衡量PSP算法复杂度标准,所提算法分离两路二进制相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了4倍,分离两路正交相移键控混合信号的复杂度较原有的算法降低了16倍,大幅度地降低了混叠信号分离的复杂度,提升了同频相移键控的混叠信号的分离效率。     

基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰方法

针对直扩通信信号和干扰在时/频域严重重叠这一实际情况,提出一种基于变换域滤波的直扩通信单通道混合信号分离抗干扰算法。该方法首先利用直扩信号和干扰的二阶循环平稳差异,基于直扩信号部分调制先验信息,构造基于变换域的单通道混合信号分离模型;然后基于训练序列和最小均方误差准则设计代价函数,使输出信号接近于导频序列并得到此时的分离向量;最后利用该分离向量,从含有强干扰的业务混合信号的频移向量中分离出期望的通信信号,提升了直扩通信在强干扰下的抗干扰能力。仿真结果表明,未分离信号在单音/多音干扰、扫频干扰等强干扰下的误码率接近0.5,而本文算法在此条件下的误码率可低至10^-3以下。